الفهرسة والتقطيع والفهرسة المتقدمة
التقطيع الأساسي، والقناع المنطقي، والفهرسة المتقدمة، وnp.where() للاختيار الشرطي.
الفهرسة والتقطيع والفهرسة المتقدمة درس مجاني في Learn AI with Python على CoddyKit. هذا هو الدرس 2 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في Learn AI with Python، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة Learn AI with Python 4 دروس في المجموع.
أساسيات الفهرسة
تستخدم مصفوفات NumPy فهرسةً تبدأ من الصفر مثل قوائم Python. وتحسب الفهارس السالبة المواضع من النهاية.
import numpy as np
a = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
print(a[0]) # 10
print(a[-1]) # 50التقطيع أحادي البعد
يستخدم التقطيع الصيغة start:stop:step ويُرجع عرضًا (وليس نسخة)، لذا يؤدي تعديل الشريحة إلى تغيير الأصل.
print(a[1:4]) # [20 30 40]
print(a[::2]) # [10 30 50]
view = a[1:3]
view[0] = 99
print(a) # [10 99 30 40 50]الفهرسة ثنائية الأبعاد [صف، عمود]
بالنسبة إلى المصفوفات ثنائية الأبعاد، استخدم قوسين مربعين يحتويان على الإحداثيين معًا: m[row, col]. هذا أوضح وأسرع من m[row][col].
m = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(m[1, 2]) # 6
print(m[0, 0]) # 1تقطيع الصفوف والأعمدة
استخدم النقطتين الرأسيتين لتحديد محور كامل. يحدد m[:, 1] العمود 1 عبر جميع الصفوف.
print(m[0, :]) # first row: [1 2 3]
print(m[:, 1]) # second col: [2 5 8]
print(m[1:, :2]) # bottom-left blockالأقنعة المنطقية
تنتج المقارنة مصفوفة منطقية لها الشكل نفسه. وتؤدي الفهرسة باستخدام هذا القناع إلى الاحتفاظ بالمواضع التي قيمتها True فقط.
a = np.array([5, 12, 7, 20, 3])
mask = a > 8
print(mask) # [False True False True False]
print(a[mask]) # [12 20]دمج الشروط
استخدم & (و) و| (أو) على مستوى العناصر، مع وضع الشروط بين قوسين. لا تعمل الكلمتان المحجوزتان في Python، and/or، مع المصفوفات.
print(a[(a > 4) & (a < 15)]) # [ 5 12 7]التعيين باستخدام قناع
يمكنكم الكتابة في المواضع المحددة بالقناع لتنظيف البيانات في مكانها، مثل حصر القيم الشاذة عند حد أقصى.
a = np.array([5, 12, 7, 20, 3])
a[a > 10] = 10
print(a) # [ 5 10 7 10 3]الفهرسة المتقدمة باستخدام المصفوفات
مرّروا مصفوفة (أو قائمة) من الفهارس الصحيحة لتحديد عناصر عشوائية بأي ترتيب، مع إمكانية تكرارها. ويُرجع ذلك نسخة، وليس عرضًا.
a = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
idx = [4, 0, 2, 2]
print(a[idx]) # [50 10 30 30]الفهرسة المتقدمة في بعدين
قدّموا مصفوفتَي فهارس لاختيار أزواج محددة من (الصف، العمود). سنحصل هنا على الزوايا الواقعة على القطر.
m = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
rows = [0, 2]
cols = [0, 2]
print(m[rows, cols]) # [1 9]الاختيار الشرطي باستخدام np.where
تُرجع np.where(cond, x, y) العناصر من x حيث يكون الشرط True، ومن y خلاف ذلك؛ أي إنها تمثل if-else متجهية.
a = np.array([-2, 5, -7, 3])
print(np.where(a < 0, 0, a)) # [0 5 0 3] (clip negatives)استخدام np.where للعثور على الفهارس
عند استدعائها بوسيط واحد، تُرجع np.where(cond) الفهارس التي يتحقق فيها الشرط.
a = np.array([10, 20, 30, 40])
print(np.where(a > 15)) # (array([1, 2, 3]),)اختبار سريع
اختبروا مهاراتكم في الفهرسة.
مراجعة
أساليب الاختيار:
- الفهرسة والتقطيع الأساسيان (الشرائح عروض)
- الوصول ثنائي الأبعاد باستخدام
m[row, col]، وتحديد المحور الكامل باستخدام: - الأقنعة المنطقية باستخدام
&و| - الفهرسة المتقدمة باستخدام مصفوفات الفهارس (تُرجع نسخة)
np.where(cond, x, y)لتنفيذ if-else متجهية
تعلم Python مع معلم ذكاء اصطناعي — مجانًا
اكتب وقم بتشغيل أكوادك الفعلية في المتصفح، واحصل على مساعدة فورية من معلم ذكاء اصطناعي متاح 24/7، واستمر من حيث توقفت على الويب أو في التطبيق.
- الدورات
- 53
- الدروس
- 225
الأسئلة الشائعة
هل درس «الفهرسة والتقطيع والفهرسة المتقدمة» مجاني؟
نعم — نص درس «الفهرسة والتقطيع والفهرسة المتقدمة» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة Learn AI with Python، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة Learn AI with Python 4 دروس في المجموع.
ماذا ستتعلم في «الفهرسة والتقطيع والفهرسة المتقدمة»؟
التقطيع الأساسي، والقناع المنطقي، والفهرسة المتقدمة، وnp.where() للاختيار الشرطي. تتمرن على Learn AI with Python مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.
هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ Learn AI with Python؟
لا تُشترط خبرة سابقة. Learn AI with Python على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 2 من أصل 4.
كم من الوقت يستغرق درس «الفهرسة والتقطيع والفهرسة المتقدمة»؟
معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.
هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس Learn AI with Python هذا؟
نعم. كل درس في Learn AI with Python يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.
جميع الدروس في هذه الدورة
- إنشاء المصفوفات وخصائصها
- الفهرسة والتقطيع والفهرسة المتقدمة
- البث والعمليات المتجهة
- الجبر الخطي باستخدام NumPy